[논문 리뷰] Public discourse and news consumption on online social media: A quantitative, cross-platform analysis of the Italian Referendum

Michela Del Vicario, Sabrina Gaito외 3명|IMT Institutional Repository (IMT School for Advanced Studies Lucca)|2017. 02. 20.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 5인용 수 11

한 줄 요약

이 연구는 이탈리아 헌법_referendum 동안 페이스북과 트위터에서 뉴스 소비 및 대중 논의의 정량적이고 다중 플랫폼 분석을 수행하여, 자발적으로 형성된 에코 챌린저와 구체적인 공동체 구조를 규명한다. 자동 주제 모델링과 정서 분석을 적용하여 논란이 되는 주제를 식별하고 감정 반응의 격차를 측정함으로써, 극화된 온라인 환경에서의 가짜 뉴스 유포 조기 탐지 및 서사 진화 이해에 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

The rising attention to the spreading of fake news and unsubstantiated rumors on online social media and the pivotal role played by confirmation bias led researchers to investigate different aspects of the phenomenon. Experimental evidence showed that confirmatory information gets accepted even if containing deliberately false claims while dissenting information is mainly ignored or might even increase group polarization. It seems reasonable that, to address misinformation problem properly, we have to understand the main determinants behind content consumption and the emergence of narratives on online social media. In this paper we address such a challenge by focusing on the discussion around the Italian Constitutional Referendum by conducting a quantitative, cross-platform analysis on both Facebook public pages and Twitter accounts. We observe the spontaneous emergence of well-separated communities on both platforms. Such a segregation is completely spontaneous, since no categorization of contents was performed a priori. By exploring the dynamics behind the discussion, we find that users tend to restrict their attention to a specific set of Facebook pages/Twitter accounts. Finally, taking advantage of automatic topic extraction and sentiment analysis techniques, we are able to identify the most controversial topics inside and across both platforms. We measure the distance between how a certain topic is presented in the posts/tweets and the related emotional response of users. Our results provide interesting insights for the understanding of the evolution of the core narratives behind different echo chambers and for the early detection of massive viral phenomena around false claims.

연구 동기 및 목표

• 고위험 정치 이벤트 기간 동안 온라인 소셜 미디어에서 콘텐츠 소비 및 서사 형성의 결정 요인을 이해하기 위해.
• 사용자들의 주의가 페이스북과 트위터에서 특정 뉴스 소스에 국한되어 공동체 분리가 발생하는 방식을 조사하기 위해.
• 논란이 되는 주제를 식별하고 콘텐츠 제시 방식과 사용자 정서 간 감정 반응 격차를 측정하기 위해.
• 가짜 뉴스 조기 탐지에 기여하기 위해 플랫폼 간 온라인 논의의 구조적 및 정서적 역학을 탐색하기 위해.
• 소셜 미디어 생태계에서 에코 채널의 진화와 오류 주장의 확산에 대한 실질적인 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• 콘텐츠 소비 패턴을 모델링하기 위해 사용자 상호작용을 기반으로 한 페이스북 페이지와 트위터 계정 간 이분 그래프 네트워크를 구축하였다.
• 사전에 정의되지 않은 공동체를 자동으로 식별하기 위해 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용하였다.
• 각 공동체 내에서 논의된 핵심 주제를 식별하기 위해 자동 주제 추출 기법을 사용하였다.
• 게시물/트윗과 사용자 반응에 대한 정서 분석을 수행하여 감정 반응을 정량화하였다.
• 게시물의 정서와 사용자 반응의 정서 간 감정 거리를 측정하여 정서 불일치를 탐지하였다.
• 플랫폼 간 비교 분석을 통해 페이스북과 트위터 간 서사 구조 및 정서 역학의 차이를 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이탈리아 헌법_referendum과 같은 정치적 이벤트 주변 온라인 논의에서 공동체 구조는 어떻게 자발적으로 형성되는가?
• RQ2 사용자들이 페이스북과 트위터에서 얼마나 많은 뉴스 소스에 주의를 국한하는가?
• RQ3 페이스북과 트위터 공동체 간 및 내부에서 가장 논란이 되는 주제는 무엇인가?
• RQ4 게시물에서 표현된 정서와 사용자가 보이는 감정 반응은 어떻게 비교되는가? 이는 서사 극화에 대해 무엇을 드러내는가?
• RQ5 감정 반응 격차는 가짜 뉴스 유포의 조기 발생을 탐지하는 데 도움이 될 수 있는가?

주요 결과

• 사전에 정의되지 않은, 명확하게 분리된 공동체가 페이스북과 트위터 양 플랫폼에서 자발적으로 형성되었으며, 이는 자가 조직화된 에코 채널을 시사한다.
• 사용자들은 일관되게 제한된 수의 페이스북 페이지와 트위터 계정에 주의를 집중하여 공동체 경계를 강화하였다.
• 자동 주제 모델링을 통해 논란이 되는 주제를 식별하였으며, 각 공동체 내에서 별개의 서사가 형성되었다.
• 콘텐츠에 대한 감정 반응은 상당한 격차를 보였으며, 특히 페이스북에서 일부 실체에 대해 사용자 반응이 게시물의 정서보다 더 부정적으로 나타났다.
• C1 및 C2 공동체에서는 페이스북에서 게시물과 사용자 반응 간 감정 거리가 트위터보다 더 크지만, C3 공동체에서는 반대 방향으로 나타나 플랫폼 특화된 극화 역학을 시사한다.
• 뉴스 소스는 플랫폼 간에 다른 공동체 소속을 보였으며, 일부 소스는 한 플랫폼에서는 여러 공동체에 활동했지만 다른 플랫폼에선 그렇지 않아 플랫폼 특화된 청중 분할을 반영한다.